【摘 要】
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为解决粒子滤波算法中存在的粒子退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法。利用粒子群优化思想促使采样粒子向高似然区域移动,减缓粒子权值的退化;再通过人工免疫算法
【机 构】
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电子科技大学电子工程学院,攀枝花学院,西华大学电气信息学院
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为解决粒子滤波算法中存在的粒子退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法。利用粒子群优化思想促使采样粒子向高似然区域移动,减缓粒子权值的退化;再通过人工免疫算法中的变异操作扩大算法寻找最优值的范围并增加粒子的多样性,避免算法陷入局部最优,增强算法的全局搜索能力,进而缓解样本枯竭。实验表明,该算法比标准粒子滤波的状态估计精度提高近40倍,比扩展卡尔曼粒子滤波提高近28倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近6倍,滤波效率为37.523%,是标准粒子滤波的37倍,该算法具有更好的实时性和更高的状态估计精度,能有效缓解
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